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一、概要

什么是因果推断？

在讲因果推断之前，我们在AI聊的更多的是相关性（correlation），对于相关性，我们可以有如下定义：

• 在观测到的数据分布中，变量X与输出Y相关，如果我们观测到X的分布，就可以推断出Y的分布

在相关性在AI界辗转多年后，又提出了因果性，也就是因果推断（Causal Inference），对此也有如下定义：

• 在改变变量X后，输出Y随着这种改变也随之变化， 则说明了X对Y的因果性

因果推断的必要性

与其说因果推断的必要性，不如切入到目前AI界的碰壁点讲起，可以从以下两点分析：

场景限制

• 许多应用场景无法直接做A/B test，如医药实验/政策落实等。这时候就需要因果推断来模拟场景的实验性。
• 即使有A/B test的可能，企业也很难承担实验成本；另一方面，用户体验感也会变得不好。

技术限制

• 现有机器学习都是基于相关关系去进行无限拟合（即使是深度学习），模型在上线时会受到不同因素而导致不稳定、泛化能力差。
• 现有机器学习普遍缺乏可解释性，即使有，也非常有限。
• 仅仅依靠模型对未来结果的预测，无法提供有效的行动策略选项，就会导致预测和决策之间存在巨大的差异。

因果推断的应用场景

• 用户福利/补贴/优惠券发放（左上）
• 用户广告投放（右上）
• 用户折扣发放（左下）
• 广告渠道投放（右下）

二、原理

框架

在讲背后原理前，先放个目前因果推断各种工具的大框架

因果估计器

这次我们分析一下上图框架中间的因果效应评估（Causal Effect Estimation），因为背后会运用不同的估计器estimator，估计器主要分为以下八个大模块，每个模块的估计器都对应着不同的算法逻辑和思路。

• Meta Learner
• Double Mahine Learning
• Doubly Robust
• Causal Tree
• Deep IV
• Nonparametric IV
• Approximation Bound
• Rscore

目前比较主流的估计器是Meta Learner，而对应Meta Learner又可以分为以下三种策略：

S-Learner

• 训练：通过现有模型对干预和不干预的数据直接训练建模（干预措施作为特征存在）
• 预测：分别对用户被干预和不被干预的概率P进行预测并相减，得到因果值
• 优点：只依赖于一个模型，避免多模型带来的累计误差
• 缺点：没有对Uplift直接建模，而是间接做减法得到，需要额外的特征工程

T-Learner

• 训练：通过现有模型对干预和不干预的数据分开进行训练建模（不存在干预特征）
• 预测：通过两个模型的预测值计算Uplift
• 优点：无需额外的特征工程
• 缺点：存在双模型带来的累计误差，当干预组和对照组之间的数据量差异较大时，对结果影响比较大

X-Learner

• 训练：先对干预和不干预的数据分开进行建模，然后用干预组的模型预测不干预的数据，用不干预的模型预测干预的数据，最后计算两者预测值之差，将该差值作为新的拟合目标，分别构建两个新模型
• 预测：两个新模型分别预测出差值，并通过加权方式求出Uplift值
• 优点：解决了对照组和实验组之间数据不平衡的问题
• 缺点：多模型带来了误差的累计，模型增加，计算成本高

三、案例分享

案例背景

• 一家销售软件的初创公司向其客户提供两项激励措施：技术支持（Tech Support）和折扣（Discount）
• 该公司拥有2000名客户的这两项投资的历史数据，以及这些客户在投资一年后产生的收入(Revenue)
• 他们希望使用这些数据来了解现有客户/新客户的最佳激励政策，以最大限度地提高投资回报率ROI

数据情况

代码

将该企业的历史数据，输入到Estimator模型，并指定Treatment和Outcome

from ylearn import Why
import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from imblearn.over_sampling import SMOTE
import xgboost as xgb
from ylearn.estimator_model.meta_learner import SLearner, TLearner, XLearner
warnings.filterwarnings("ignore")

treatment = ['Tech Support','Discount']
outcome = 'Revenue'
instrument = 'Size'
adjustment = [i for i in data.columns[:-2]]

why = Why(random_state=2022)
why.fit(data, outcome, treatment = treatment, instrument = instrument)
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Estimator会对历史数据进行训练预估，并得到不同Treatment的因果效应值Causal Effect
下图展示了对比没有干预情况，如果采取Tech Support/Discount，会获得多大的效应增益

effect=pd.DataFrame(why.causal_effect(control = [0,0]))
effect
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使用反事实推断，对没给予过Tech Support的994个样本使用反事实推断，假设他们都获得了Tech Support

import matplotlib.pyplot as plt
whatif_data= data[data['Tech Support'] == 0]
out_orig=whatif_data[outcome]

value_5=whatif_data['Tech Support'].map(lambda _:1)
out_whaif=why.whatif(whatif_data,value_5,treatment='Tech Support')

print('Selected sample:', len(whatif_data))
print(f'Mean {outcome} if Tech Support is 0:\t{out_orig.mean():.3f}' )
print(f'Mean {outcome} if Tech Support is 1:\t{out_whaif.mean():.3f}' )

plt.figure(figsize=(8, 5), )
out_orig.hist(label='Without tech support',bins=30,alpha=0.7)
out_whaif.hist(label='With tech support',bins=30,alpha=0.7)
plt.ylabel(f'{outcome}')
plt.title(f'what if offer tech support')
plt.legend()
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从结果看出如果提供Tech Support，带来了平均15710 – 9302 = 6408的效果增益

使用反事实推断，对没给予过Discount的979个样本使用反事实推断，假设他们都获得了Discount

import matplotlib.pyplot as plt
whatif_data= data[data['Discount'] == 0]
out_orig=whatif_data[outcome]

value_5=whatif_data['Discount'].map(lambda _:1)
out_whaif=why.whatif(whatif_data,value_5,treatment='Discount')

print('Selected sample:', len(whatif_data))
print(f'Mean {outcome} if Discount is 0:\t{out_orig.mean():.3f}' )
print(f'Mean {outcome} if Discount is 1:\t{out_whaif.mean():.3f}' )

plt.figure(figsize=(8, 5), )
out_orig.hist(label='Without Discount',bins=30,alpha=0.7)
out_whaif.hist(label='With Discount',bins=30,alpha=0.7)
plt.ylabel(f'{outcome}')
plt.title(f'what if offer Discount')
plt.legend()
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从结果看出如果提供Discount，带来了平均14906 – 10605 = 4301的效果增益

我们通过因果推断给出关于Tech Support和Discount最优的决策路径